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Enregistrement W1967757406 · doi:10.1198/tast.2009.0028

Design Effect Caveats

2009· article· en· W1967757406 sur OpenAlexaff
Jack Gambino

Notice bibliographique

RevueThe American Statistician · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Resources Studies
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimple (philosophy)Variance (accounting)StatisticsComputer scienceDesign of experimentsEconometricsMathematicsEconomicsEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Design effects typically are used either to compare the efficiency of survey designs or to make it possible to use simple formulas to compute the variance of estimates from complex surveys. Here we discuss some of the pitfalls that may be encountered in practice when a design effect is computed incorrectly or the wrong design effect is used.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,377
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,799
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3770,799
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0040,013
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0130,006
Intégrité de la recherche0,0150,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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